综述：温室温度预测与控制：方法、应用及未来方向

这篇综述系统梳理了人工智能（AI）技术在温室温度管理中的研究进展，重点对比了深度学习（DL）、模糊逻辑、模型预测控制（MPC）和强化学习（RL）等方法的优势与局限，并提出了植物中心AI模型、可持续能源管理和数字孪生等未来方向，为应对粮食安全和气候变化挑战提供了创新解决方案。

　　

摘要

温室栽培是全球粮食安全和农业可持续发展的核心。温度管理作为其关键环节，亟需高效预测与控制技术。本文全面综述了温室温度管理的技术体系，涵盖三大方向：传感技术（如物联网IoT、无线传感器网络WSN和多模态数据融合）的支撑作用；传统模型、人工智能（AI）模型和混合模型的预测性能对比；以及模糊逻辑、模型预测控制（MPC）、强化学习（RL）等控制方法的适用场景。研究表明，深度学习在温度预测中表现卓越，而MPC和RL在控制环节各具优势。未来需突破模型鲁棒性、可解释性等瓶颈，发展植物中心AI和数字孪生技术，推动智慧农业范式革新。

引言

全球人口2050年将达97亿，温室种植通过节约50%–90%水资源和提升2.17倍产量，成为应对粮食危机的关键。温度直接影响番茄（21–29.5°C）和生菜（22–26°C）等作物的光合作用与品质，偏差会导致生长抑制或病害风险。传统温控能耗占温室总能耗50%–80%，而AI驱动的MPC可节能30%。技术演进历经1950年代PID控制、2000年代物联网传感，至2020年深度学习与RL的智能控制革命，但数据质量、模型黑箱和基础设施整合仍是当前挑战。

温室温度传感技术

物联网（IoT）和无线传感器网络（WSN）构建了实时监测体系，多模态数据融合技术显著提升环境参数采集精度。例如，分布式温湿度传感器可实现±0.5°C的测量误差，而红外热成像能同步捕捉作物冠层温度分布。

传统预测方法

基于能量平衡的机理模型（如ENVIRO模拟器）能解析温室热力学过程，但依赖大量物理参数校准。早期机器学习如支持向量机（SVM）在非线性建模中展现潜力，但处理时序数据能力有限。

AI预测方法

卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）对温度时序的预测误差（RMSE）较传统方法降低15–20%，混合模型（如LSTM-随机森林）进一步整合机理与数据驱动优势。

智能控制应用

模糊逻辑擅长处理温湿度耦合关系，MPC通过滚动优化实现节能控制，而RL在动态调整加热策略中表现出自适应优势。某案例显示，RL控制使番茄温室能耗降低22%且产量提升8%。

未来方向

植物表型组学与AI结合将催生新一代作物生长模型，太阳能-地热能协同管理系统可减少碳足迹，数字孪生技术则有望实现虚拟与现实温室的全息映射。

结论

深度学习与强化学习构成了温室智能温控的技术支柱，但需通过跨学科合作解决模型泛化性问题。这场农业技术革命正推动粮食生产向可持续、韧性和智能化加速转型。